锐单电子商城 , 一站式电子元器件采购平台!
  • 电话:400-990-0325

智能网联云控平台在园区自动驾驶的场景应用

时间:2023-09-22 06:07:00 2avi综合传感器

本文展示了自动驾驶云控制平台的架构和平台的关键技术,以及在现实环境中的服务前景和一些案例。自动驾驶还有很多场景需要探索和技术创新。这里只分享一些我们可以触及的自动驾驶技术的积累和想法。

▎来源:智东西

自动驾驶云控平台介绍

车联网平台的发展经历了三个主要阶段,即从一开始TSP平台阶段(连接服务),到智能网络平台阶段(车辆智能),再到当前自动驾驶云控制平台阶段(道路协调),下一阶段将基于大数据 从特定场景的自动驾驶到更广泛领域的智能出行服务,深度学习技术实现了汽车-路-云的全面高效协调。

斯润自动驾驶云控平台(Sirius Cloud Control按功能分为感知层、传输层、处理层(近场处理、云处理)和应用层。

感知层通过车载设备或近端感知设备的信息获取,通过智能终端传输车辆或环境状态数据。

传输层需要保证数据在传输过程中的实时性,车端通过CAN、LIN、FlexRay高速数据传输通过总线或以太网技术进行G或WIFI、NB-IOT实现过渡网络连接,在保证数据传输延迟低的前提下,完成整个控制链路的可靠性和安全性。

处理层包括近场处理和云处理两个过程。在靠近车辆的设备中,可以通过边缘计算等技术实现近场处理,远远降低了数据传输的链路长度,提高了及时性,保证了低延迟的需求。云处理是通过报告大量数据进行综合分析,处理数据安全性高,可以为应用层提供服务。

应用层包括运营管理、安全管理、应急管理、协作管理、公共管理等应用,可根据平台应用环境设计,也可通过丰富的人机交互设计实现客户的多重服务需求,最终实现人、车、路、云的高效协作。

44cb7a8bfc79acb164af4ce98263ab32.png

(云控平台自动驾驶功能架构)

在自动驾驶云控制平台的功能中,每个层次都有特定的功能来解决特定的问题。关键技术是在开发过程中不断更新和迭代,而不是一夜之间。

接下来,我们将在自动驾驶云控制平台上展开关键技术。

平台架构及关键技术

自动驾驶云控制平台不能与开放车联网平台技术分离,我们从底层到应用层逐步分解,云控制平台架构技术,需要定义和包装每个功能层,通过信息收集、信息分类处理、信息计算到应用过程实现车辆控制,或通过应用层控制以下层到终端。

底层是设备的接入层。随着汽车设备电子化进程的加快,可接入汽车的电子设备逐渐增多,如AVI、HUD、ADAS、T-BOX等等,那么如何有效地管理和接入设备已经成为关键,接入手段也外,接入手段也存在一些差异CAN总线,以太网以太网,Flexray、MOST完成平台数据采集要求的其他接入方式。

网关层支持多协议的适应和多终端的融合。斯润过去95%的人与国际和国内TBOX、IVI设备供应商建立的对接适应和联合交付工作,云控制平台网关平稳扩展,ADAS、道路测试单元完全集成,任何传感器和云传输数据都需要建立一个非常高效和稳定的链接,因此,我们需要在接入层设计一套能够有效接入多种设备的网关,我们称之为智能网关。

智能网关可以帮助终端设备与边缘计算、云端建立有效的连接,其中涵盖协议适配、消息路由、消息解析、消息转发,同时需要添加网关安全策略,例如Security Authentication。

另一部分叫EPIS,这是一个系统级的网关接口。这部分功能主要是与汽车制造商、示范园区数据中心和系统级对接,确保系统信息相互传输,完成整个数据链路的辟上下游的整体信息通道。如示范园区数据中心、汽车制造商等IT系统之间的连接形成了整个汽车生命周期的管理和更新记录,如从汽车生产线下到车辆道路验收。

网关的上层是智能网络的核心部分,我们称之为基本服务层,涵盖终端管理、汽车网络服务和运营服务。由于终端的多样性,实际上很难协调和控制多个终端;每个供应商提供不同的设备控制方法,因此控制策略会有所不同,如T-BOX失去联系,问题将涉及与云的通信,从而影响车辆数据的报告和车辆的控制。如何识别问题的原因,如何通过数据分析快速定位问题,是我们应该考虑的核心问题。

数据层的主要任务是清洁、存储和隔离数据。事实上,自动驾驶,数据来自平台和终端的数据内容,数据量特别大,因此需要设计数据存储策略。

上层是平台的应用部分,分为两个单元,第一部分是应用网关,如果应用程序想呼叫云控制平台组件,需要识别,有安全认证策略,不是所有场景应用程序都能访问平台,应用网关将围绕上层应用程序、三方资源和算法进行判断和识别,将从自行车应用程序扩展到多车应用程序。

(云控平台技术架构)

百度阿波罗自动驾驶技术是一套完整的算法,是一系列通过传统车载设备在特定区域完成数据采集,然后通过算法决定车辆行驶路径的过程。我们称之为自行车智能。

如果自动驾驶想要进行大规模的商业使用,需要使用完整的平台功能连接每辆车,并根据车辆状态提供车辆控制、应用、管理能力和实时管理和控制策略,因此在自动驾驶云控制平台中应用的技术路线应该改变,然后分别进行智能网关、大数据存储和数据可视化。

智能网关:

主机厂有很多自定义的协议,不同的车型有不同的协议访问,这是对整个网关适应能力的考验。因此,网关的适应是核心能力。云控制平台可与企业平台对接,基于自动驾驶可延伸不同的三方平台,多平台的接入能力,是保证适用性的重要能力。智能网关Access Gateway基于大框架MQTT、CoAP、TCP、HTTP、GB以及NB-IOT标准,可以使设备的接入变得简单,并互数据。

上层应用包括外部和内部服务,如AVP服务与云控平台的对接,AEB或其他服务,未来将基于自动驾驶产生各种服务,可与云控制平台连接,因此智能网关需要具有多平台、多协议的技术访问能力,同时通过终端管理、数据分析、面向2B端客户从应用到业务端的支撑单元进行贯通,通过业务逻辑,操作链接中没有数据延迟。

(智能网关服务)

大数据存储:

在自动驾驶场景中收集的数据量会变得非常大,单车的数据量每天可以达到4-8T。因此,面对如此庞大的数据量,我们需要管理数据流,以提高数据存储速度和存储效率。HDMS它是一种分布式数据存储模式。根据数据结构,它不会控制数据查询的效率。其主要目的是在本地和云中快速存储数据。

重点是管理数据采集和数据接入,如传感器和应用SDK以及第三方资源的接入等。从KAFKA到HTTP还有安全策略TOS,目的是基于数据的分布式存储,构建基本存储、中间层存储、计算服务内容等大数据集群。因此,在数据存储链接中,我们需要构建一个大数据平台,建立数据存储模式和存储策略。大数据的概念基本上是共识的,这里就不赘述了。

(数据中台架构)

数据可视化:

自动驾驶可以应用于虚拟仿真显示模式。更多时候,我们考虑使用基于数据显示的模式。斯润基于自主研发和第三方开源技术能力提供数据可视化服务。

百度等开源数据可视化产品ECharts、阿里Data V,腾讯RayData华为的DLV,微软的Power Bi、Qlik可在特定条件下提供数据显示服务。目的是围绕云控制平台在特定环境下进行可视化呈现,显示特定数据,通过数据显示管理车辆,呈现应用服务数据,提供业务支持。

(数据显示技术分析)

技术验证和实际交付

斯润的核心能力体现在整个自动驾驶环节从硬件到平台到上层的应用上T-BOX终端、自动驾驶云控制平台和应用层的车联网应用、旅游服务和大数据服务。我们将结合第三方服务和硬件,整合所有资源,提供自动驾驶服务。

道路协调系统:

示范园区道路协调系统的建设包括四个部分:路边智能基础设施、通信网络、自动驾驶云控制平台和车辆(终端)。路边智能基础设施需要部署网络交通信号灯、毫米波雷达、激光雷达、智能摄像头、V2X路边通信终端、边缘服务器、电子信息标志等基础设备,又称智能前端系统。

T-BOX终端:

目前,斯润已与中国移动成立联合实验室,与华为、高通的通信模块合作。在自动驾驶环节,T-BOX它是车上唯一的网络部件,其能力将迭代到更先进的域控制器,通信模块的功能和计算能力将相应地扩展和升级,传统的T-BOX内部主要包括CPU、MCU核心能力主要体现在通信模块的组成上Linux系统下的软件架构OS处理能力。

(斯润5G T-BOX产品架构)

T-BOX会将摄像头、雷达等设备的情况上传到云控平台,同时也可以将车内的传感器将车内人员的情况进行上传到云控平台。云控平台通过对T-BOX上传的数据以及其他平台的数据进行综合分析,下发指令至T-BOX而后通过车辆的网关对数据进行分发,从而完成数据传递的整个过程。

(T-BOX与云控平台交互方案)

FOTA远程升级:

在自动驾驶环境中,终端的程序面临各种紧急情况的挑战,对比车联网平台中,只需要对T-BOX以及车机或者液晶仪表等部件进行远程升级,但到了自动驾驶环境下,车辆的终端设备开始增加,应用场景也变得更加复杂,这时候所面临到的管理能力和软件迭代压力将大大增加,面对如此复杂的应用场景,各设备应用的复杂程度是我们之前难以想象的,所以,我们的解决方案是通过终端管理平台应用,以及有效的终端分析、管理能力来提供升级策略,协助整个自动驾驶场景下的所有终端产品进行远程迭代。

(FOTA应用技术)

车队运营中的车联网技术

在示范园区的环境中,路侧智能化基础设施、通讯网络、车联网云控平台以及T-BOX的模组都已经完成适配的情况下,车辆已经具备了使用自动驾驶的功能。我们便可以通过车队运营自动驾驶系统来为车队的运营提供自动驾驶多车运营的服务,在这种环境下,第一辆车可以是有人驾驶车辆,后面的车队采用自动驾驶,也可以是完全自动驾驶。

车队运营自动驾驶系统分为初始化配置、平台配置、园区配置、业务配置、运营管理五个环节。系统可以实现路线规划、车辆添加、车队组建、计划安排、实时监控、故障报警、设备管理、任务分配等功能。

(车队运营自动驾驶系统功能操作步骤)

园区自动驾驶场景的应用

AVP(Automated Valet Parking)即自动代客泊车服务,对比配置了RSPA功能的车辆,利用超声波传感器,车外的驾驶员只需按下按钮,就可以实现自动泊车,但前提条件是得提供一个空置的停车位,而AVP技术可以使车辆自行寻找空置的停车位并自动驶向该车位完成泊车操作,全程无需人为干预,应用前景广阔。

(车队运营自动驾驶系统功能操作步骤)

(云控平台概览)

(车辆状态监控)

(队列车辆监控)

锐单商城拥有海量元器件数据手册IC替代型号,打造电子元器件IC百科大全!

相关文章